Una auditoría académica sobre detectores de imágenes generadas por IA sin entrenamiento encontró que pequeños cambios técnicos pueden alterar de forma drástica los resultados, incluso hasta volver algunos métodos peores que el azar en ciertas familias de modelos. *** El trabajo, titulado How Fragile Are Training-Free AI-Generated Image Detectors? A Controlled Audit of Score Direction, Preprocessing, and Compression, fue elaborado por Jingwen Zhou y Mingzhe Wang, de Xidian University en Xi’an, China. Su objetivo no fue presentar otro detector, sino someter a prueba bajo un mismo protocolo varias señales de detección “training-free”, es decir, sin entrenamiento específico de un clasificador.